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Università degli Studi “Aldo Moro” di Bari
Dott.ssa Picucci Luciana




                 Psicometria
              Indici di Dispersione
                         e
               Standardizzazione
Indici di Dispersione (o di
             variabilità)
Misurano la variabilità ovvero il modo in cui i
 possibili valori che misurano una variabile si
 disperdono, si distribuiscono, attorno all’indice di
 tendenza centrale

Esempio: Altezza in classe. Se tutti avessimo la
  stessa statura non ci sarebbe variabilità

Riflettono la bontà dell’indice di tendenza centrale
  (>è la variabilità, < è la bontà dell’indice di
  tendenza centrale)
Indici di Dispersione

• Campo di
  variazione(range)                             CRITERI
                               se la variabilità è nulla l'indicatore
• Varianza e deviazione        deve assumere valore 0;

  standard                     l'indicatore deve crescere al crescere
                               della variabilità;
• Coefficiente di variazione   l'indicatore può assumere soltanto
                               valori positivi.
Campo di Variazione (range)
• Indice poco attendibile dipende da valori
   estremi (problemi con valori anomali/outliers)
Calcolo
Gamma ()= Xmax – Xmin
Es: 1, 4, 6, 7, 5, 3, 12, 9
  =12-1= 11
Varianza e deviazione standard
Si basa sul calcolo dello scostamento di ogni
   valore della distribuzione dalla media




 Problema: Proprietà della media, la sommatoria degli scarti dalla media è = 0
 Soluzione: elevare gli scarti al quadrato
Varianza
• Media degli scarti al quadrato tra i dati e la
  media dei dati stessi




• È nulla quando non c’è varianza
• Aumenta al crescere della variabilità interna
  della distribuzione
Esempio Calcolo Varianza
(esempio in classe con lo Span visivo)
Deviazione standard (scarto
              quadratico medio)




Limite: Non è una misura assoluta, dipende dalla media
Il confronto tra 2 ds con medie diverse non permette di fare inferenze circa la
maggiore o minore variabilità dei punteggi delle 2 distribuzioni
(Esempio depressione di persone in vacanza; depressione di soggetti in burnout)
Coefficiente di Variazione
Se dobbiamo confrontare la variabilità di misure
  espresse con unità di misura diverse
Importante per confrontare la variabilità di
  costrutti psicologici differenti o di campioni
  diversi
Esercizio
• Ansia espressa in velocità dell’eloquio
(n di parole in 5 secondi)
10 14 8 9 15 13
• Ansia espressa in
(n di passi condotti da un padre in sala attesa in 5
   secondi)
7, 6, 4, 5, 9, 12
Quale delle due serie di risultati presenta maggiore
   variabilità?
Esercitazione in classe
• 4 distribuzioni, 1 per ogni quadrante

Calcolare

Range, Varianza, deviazione standard e
  coefficiente di Variazione
Standardizzazione
* Procedure di somministrazione uniformi
(l’ ambiente nel quale si effettua il test, gli stimoli
   proposti, l’atteggiamento del somministratore,
   le istruzioni fornite, il tempo assegnato, devono
   essere sempre gli stessi in modo da mettere tutti
   i rispondenti nelle stesse condizioni)
* Norme statistiche di un test (campione di
   standardizzazione)
Tutte le informazioni nei MANUALI TECNICI
   (assicurarsi che il test sia standardizzato per il
   campione che mi interessa testare)
Cosa si fa con i punti z
• Trasformazione opportuna per confrontare i
  punteggi grezzi con le norme statistiche
• Per confrontare punteggi provenienti da prove
  differenti (dal confronto di due o più punteggi
  risulterà migliore quello che fa assumere al
  relativo punto Z il valore più alto)
I punti z
Il punto z esprime la distanza del punteggio
   grezzo dalla media in termini di deviazioni
   standard. Ci dice di quante ds il p.g. si discosta
   dal campione normativo.
Tanto più alto è il valore di z tanto più si discosta
   dalla media (in termini positivi -più alto- o
   negativi -più basso-)
                                        X=53
                                        M=56
                                        Ds=3
                                        Z=1
Punti T
• A seconda che il pg sia maggiore o minore
  della media otterrà valori positivi o negativi.
  Per ovviare all’uso di indicatori negativi, scala
  in punti T: Media 50 e Ds 10
Esercizio
Il soggetto risponde
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Trasformare i punteggi grezzi in punti t
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Preoccupazioni abituali- (Picucci &Bosco, 2009)
Scoring

Sommare le risposte del rispondente in ogni dimensione in modo da ottenere 5 punteggi (tante
quante sono le dimensione) +1 fattore generale (somma delle 5 dimensioni)

La procedura di scoring (attribuzione del punteggio) porta all’ottenimento del punteggio grezzo
Per interpretare il punteggio a questo test , il manuale richiede
  la trasformazione in punti T
1) Trasformazione in punti z
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Delinea il tuo profilo di
   preoccupazione
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Psicometria Parte II

  • 1. Università degli Studi “Aldo Moro” di Bari Dott.ssa Picucci Luciana Psicometria Indici di Dispersione e Standardizzazione
  • 2. Indici di Dispersione (o di variabilità) Misurano la variabilità ovvero il modo in cui i possibili valori che misurano una variabile si disperdono, si distribuiscono, attorno all’indice di tendenza centrale Esempio: Altezza in classe. Se tutti avessimo la stessa statura non ci sarebbe variabilità Riflettono la bontà dell’indice di tendenza centrale (>è la variabilità, < è la bontà dell’indice di tendenza centrale)
  • 3. Indici di Dispersione • Campo di variazione(range) CRITERI se la variabilità è nulla l'indicatore • Varianza e deviazione deve assumere valore 0; standard l'indicatore deve crescere al crescere della variabilità; • Coefficiente di variazione l'indicatore può assumere soltanto valori positivi.
  • 4. Campo di Variazione (range) • Indice poco attendibile dipende da valori estremi (problemi con valori anomali/outliers) Calcolo Gamma ()= Xmax – Xmin Es: 1, 4, 6, 7, 5, 3, 12, 9  =12-1= 11
  • 5. Varianza e deviazione standard Si basa sul calcolo dello scostamento di ogni valore della distribuzione dalla media Problema: Proprietà della media, la sommatoria degli scarti dalla media è = 0 Soluzione: elevare gli scarti al quadrato
  • 6. Varianza • Media degli scarti al quadrato tra i dati e la media dei dati stessi • È nulla quando non c’è varianza • Aumenta al crescere della variabilità interna della distribuzione
  • 7. Esempio Calcolo Varianza (esempio in classe con lo Span visivo)
  • 8. Deviazione standard (scarto quadratico medio) Limite: Non è una misura assoluta, dipende dalla media Il confronto tra 2 ds con medie diverse non permette di fare inferenze circa la maggiore o minore variabilità dei punteggi delle 2 distribuzioni (Esempio depressione di persone in vacanza; depressione di soggetti in burnout)
  • 9. Coefficiente di Variazione Se dobbiamo confrontare la variabilità di misure espresse con unità di misura diverse Importante per confrontare la variabilità di costrutti psicologici differenti o di campioni diversi
  • 10. Esercizio • Ansia espressa in velocità dell’eloquio (n di parole in 5 secondi) 10 14 8 9 15 13 • Ansia espressa in (n di passi condotti da un padre in sala attesa in 5 secondi) 7, 6, 4, 5, 9, 12 Quale delle due serie di risultati presenta maggiore variabilità?
  • 11. Esercitazione in classe • 4 distribuzioni, 1 per ogni quadrante Calcolare Range, Varianza, deviazione standard e coefficiente di Variazione
  • 12. Standardizzazione * Procedure di somministrazione uniformi (l’ ambiente nel quale si effettua il test, gli stimoli proposti, l’atteggiamento del somministratore, le istruzioni fornite, il tempo assegnato, devono essere sempre gli stessi in modo da mettere tutti i rispondenti nelle stesse condizioni) * Norme statistiche di un test (campione di standardizzazione) Tutte le informazioni nei MANUALI TECNICI (assicurarsi che il test sia standardizzato per il campione che mi interessa testare)
  • 13. Cosa si fa con i punti z • Trasformazione opportuna per confrontare i punteggi grezzi con le norme statistiche • Per confrontare punteggi provenienti da prove differenti (dal confronto di due o più punteggi risulterà migliore quello che fa assumere al relativo punto Z il valore più alto)
  • 14. I punti z Il punto z esprime la distanza del punteggio grezzo dalla media in termini di deviazioni standard. Ci dice di quante ds il p.g. si discosta dal campione normativo. Tanto più alto è il valore di z tanto più si discosta dalla media (in termini positivi -più alto- o negativi -più basso-) X=53 M=56 Ds=3 Z=1
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  • 18. Punti T • A seconda che il pg sia maggiore o minore della media otterrà valori positivi o negativi. Per ovviare all’uso di indicatori negativi, scala in punti T: Media 50 e Ds 10
  • 19. Esercizio Il soggetto risponde Test di intelligenza spaziale Test di intelligenza verbale A quale dei due test è andato meglio?? Trasformare i punteggi grezzi in punti t
  • 20. Esercitazione Test QPA -Questionario sulle Preoccupazioni abituali- (Picucci &Bosco, 2009)
  • 21. Scoring Sommare le risposte del rispondente in ogni dimensione in modo da ottenere 5 punteggi (tante quante sono le dimensione) +1 fattore generale (somma delle 5 dimensioni) La procedura di scoring (attribuzione del punteggio) porta all’ottenimento del punteggio grezzo
  • 22. Per interpretare il punteggio a questo test , il manuale richiede la trasformazione in punti T 1) Trasformazione in punti z 2) Trasformazione in punti T
  • 23. Delinea il tuo profilo di preoccupazione
  • 24. Tipologie di test • Tipologia di performance richiesta Massima performance – Tipica Performance • Limiti di tempo Test di potenza – Test a tempo • Uso di parole Test verbali- Test Non verbali (culture-free) • Modalità di somministrazione Test individuali/collettivi -Test auto/etero somministrati • Attribuzione di punteggio Test Oggettivi- Test Soggettivi